# 短文本處理

基於vinai/phobert-base-v2微調的越南語文本分類模型，在驗證集上達到89.62%的準確率

基於DistilBERT的輕量級文本情感分析模型，專門針對書評數據進行微調

BAAI/bge-m3是一個高效的句子轉換器模型，專注於特徵提取和句子相似度計算。

基於DistilBERT架構，使用TextAttack框架微調的分類模型，在評估集上達到90.04%的準確率。

基於cointegrated/rubert-tiny2微調的俄語問答模型，適用於SQuAD格式的問答任務

這是一個基於DistilBERT架構的句子相似度計算模型，能夠將句子和段落映射到3維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

該模型是基於albert-base-v2的掩碼語言模型，專門針對電子產品屬性糾正任務進行了微調

基於bert-base-uncased模型在評論數據集上微調的版本，適用於文本分類任務。

這是一個基於sentence-transformers的輕量級句子嵌入模型，能將文本映射到32維向量空間，適用於語義相似度計算和文本聚類任務。

一個用於對錶情包描述文本進行分類的模型，適用於社交媒體和即時通訊應用。

基於Transformer架構的預訓練語言模型，適用於多種NLP任務

基於DistilBERT架構的輕量級文本分類模型，通過TextAttack框架在AG News數據集上微調，適用於新聞分類任務。

這是一個基於AutoNLP訓練的多類別分類模型，專門用於推文情感分析。

基於roberta-base架構，通過TextAttack框架在GLUE數據集上微調的序列分類模型

這是一個基於sentence-transformers的句子嵌入模型，可將文本映射到256維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

基於TextAttack框架在GLUE數據集上微調的文本分類模型，主要用於自然語言處理任務。

基於RoBERTa架構的印尼語情感分析模型，能夠識別文本中的情感傾向。

基於bert-base-uncased微調的推特情感分析模型，在評估集上取得100%驗證準確率

基於GLUE數據集微調的分類模型，適用於自然語言處理任務

BERT-Medium 是谷歌發佈的 BERT 模型的一個輕量級版本，具有較少的網絡層和隱藏單元，適用於資源受限的環境。

該模型是基於Microsoft MiniLM-L12-H384-uncased在情感分析數據集上微調得到的版本，主要用於文本情感分類任務。